在教育教學(xué)的過(guò)程中,如何診斷學(xué)生的知識(shí)水平是一個(gè)重要的問(wèn)題.傳統(tǒng)方法大多由教師根據(jù)學(xué)生的表現(xiàn)和成績(jī)進(jìn)行人工判斷,存在效率低、主觀性強(qiáng)的問(wèn)題,且難以做到針對(duì)大量學(xué)生的個(gè)性化診斷.近年來(lái),認(rèn)知診斷模型中的DINA模型被廣泛應(yīng)用于診斷學(xué)生個(gè)性化知識(shí)掌握程度.然而傳統(tǒng)DINA模型大多基于小樣本數(shù)據(jù),當(dāng)面對(duì)在線教育帶來(lái)的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求時(shí),存在收斂速度慢的問(wèn)題,難以實(shí)際應(yīng)用.針對(duì)DINA模型計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題,本文首先給出了DINA模型的收斂性證明,并提出了三種能夠加速DINA求解的算法:（1）增量算法,它將學(xué)生數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)學(xué)生塊,每次迭代只訪問(wèn)其中一個(gè)學(xué)生塊;（2）最大熵方法,它只訪問(wèn)在極大化模型熵的過(guò)程中影響較大的學(xué)生數(shù)據(jù);（3）基于前兩者的混合方法.最后,本文通過(guò)真實(shí)數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn),分析證明了三種方法均能在保證DINA模型有效性的情況下,達(dá)到幾倍至幾十倍的加速效果,有效地改善了DINA模型的計(jì)算效率. 

【文章來(lái)源】：電子學(xué)報(bào). 2018,46(05)北大核心EICSCD

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3636946